Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie nienaturalnej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej nienaturalnej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich wykorzystać klasycznego uczenia nadzorowanego.
Z kolei uczenie nienadzorowane może być używane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych informacji, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia.
Autor Ankur Patel przedstawia, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn i TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i użytecznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować niełatwe do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, namierzać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować plastikowe zbiory danych.
starczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, by zająć się: • Porównywaniem konkretnych i słabych stron różnorodnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego.
• Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego. • Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych. • Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy.
• Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego. • Opracowywaniem systemów polecania filmów z zastosowaniem ograniczonych automatów Boltzmanna. • Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu kreujących sieci antagonistycznych.
„Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę całkowitą ergonomicznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i sprawnie implementować." –Sarah Nagy Główny analityk danych w firmie Edison Ankur A.
Patel jest wiceprezesem ds. Informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez producenta inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy informacji wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji i rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.
Opinie i recenzje użytkowników
Dodaj opinie lub recenzję dla Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka python, AZ#315D4104EB/DL-ebwm/pdf. Twój komentarz zostanie wyświetlony po moderacji.